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用户画像

关于用户画像的概念,数据相关从业人员应该都知道。用户画像的应用场景很广泛,比如精细化运营、数据分析与挖掘、精准营销、搜索和广告的个性化定向推送等。 用户画像的分析核心一个是对用户建模打标签,关于这,之前在内部交流群分享了一份个人学习的资料,大家都觉得真香,今天把全部内容共享出来供大家自行下载阅读。 主要目录: 1、用户画像应用场景 2、产品层面的宏观分析维度 3、用户画像标签类型 4、用户画像项目开发流程 5、数据仓库介绍 6、用户画像数据质量管理 7、常见需要开发的用户画像相关模型 8、用户行为标签表实际开发案例

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用户画像

开发画像后的标签数据,如果只是“躺在”数据仓库中,并不能发挥更大的业务价值。只有将画像数据产品化后才能更便于业务方使用。 本文主要介绍用户画像产品化后主要可能涵盖到的功能模块,以及这些功能模块的应用场景。 01 即时查询 即时查询功能主要面向数据分析师。 将用户画像相关的标签表、用户特征库相关的表开放出来供数据分析师查询。 Hive存储的相关标签表,包括userid和cookieid两个维度。 图13 对比分析两个人群特征 本文介绍了用户画像产品化主要涵盖的功能模块以及这些模块的应用场景。用户画像产品化是把数据应用到业务服务中的一个重要出口,业务人员熟知业务,但对数据不了解。 本文摘编于《用户画像:方法论与工程化解决方案》,经出版方授权发布。

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    画像分析

    关于用户画像的概念,数据相关从业人员应该都知道。用户画像的应用场景很广泛,比如精细化运营、数据分析与挖掘、精准营销、搜索和广告的个性化定向推送等。 用户画像的分析核心一个是对用户建模打标签,关于这,之前宝器在内部交流群分享了一份个人学习的资料,大家都觉得真香,今天把全部内容共享出来供大家自行下载阅读。 主要目录: 1、用户画像应用场景 2、产品层面的宏观分析维度 3、用户画像标签类型 4、用户画像项目开发流程 5、数据仓库介绍 6、用户画像数据质量管理 7、常见需要开发的用户画像相关模型 8、用户行为标签表实际开发案例

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    数据画像

    01 什么是健康码画像? 健康码画像让普通大众理解了数据,其实在实际的应用中还有很多针对特定场景的画像,如用户画像、产品画像、业务经营画像等,下面以用户画像为例讲解。 02 什么是用户画像? 、场景等描述,形成一个用户画像原型。 通过这个用户画像,从而对这个人有了一个整体的认识,一个完整的人物画像已经呈现在了你的脑海里。当标签被描述得越多,用户画像就越清晰。 用户画像的基本要素包括:基本属性、动态属性、消费属性、行为属性和心理属性等。 基本属性是勾勒用户画像的基础:性别、年龄、学历、角色、收入、地域、婚姻等。

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    Flink用户画像用户画像行为特征

    ","id":15,"tablename":"user_info","account":"abcd","age":24,"email":"981456@qq.com","status":0} 创建用户画像 reduce.addSink(new CarrierAnalySink()); env.execute("portrait carrier"); } } 创建用户画像会员分类标签 ); reduce.addSink(new MemberAnalySink()); env.execute("portrait member"); } } 用户画像行为特征 这里我们会分析用户的几个行为,并进行画像 浏览商品行为:频道id、商品id、商品类别id、浏览时间、停留时间、用户id、终端类别(1、PC端,2、微信小程序,3、app)、deviceId。 创建用户画像商品类别偏好标签 创建一个商品类型标签实体类 @Data public class ProductTypeLabel { private Long userid; private

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    用户画像构建

    用户画像是指用户的进行标签化、信息结构化。 构成用户画像的基本元素通常有:姓名、照片、个人信息、经济状况、工作信息、计算机互联网背景。 用来丰富用户画像的元素有:居住地、工作地点、公司、爱好、家庭生活、朋友圈、性格、个人语录等等。 创建用户画像的方法 ? 用户画像的作用 精准营销,分析产品潜在用户,针对特定群体利用短信邮件等方式进行营销; 用户统计,比如中国大学购买书籍人数 TOP10,全国分城市奶爸指数; 数据挖掘,构建智能推荐系统,利用关联规则计算

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    用户画像基础

    图1-6 用户画像建设项目流程 第一阶段:目标解读 在建立用户画像前,首先需要明确用户画像服务于企业的对象,再根据业务方需求,明确未来产品建设目标和用户画像分析之后的预期效果。 就后文将要介绍的案例而言,需要从用户属性画像、用户行为画像、用户偏好画像、用户群体偏好画像等角度去进行业务建模。 只有业务人员在日常工作中真正应用画像数据、画像产品,才能更好地推动画像标签的迭代优化,带来流量提升和营收增长,产出业绩价值。 图1-8 回收的调研问卷(截图自“问卷星”) 08 小结 本文主要介绍了用户画像的一些基础知识,包括画像的简介、标签类型、整个画像系统的数据架构,开发画像系统主要覆盖的8个模块,以及开发过程中的各阶段关键产出 初步介绍了画像系统的轮廓概貌,帮助读者对于如何设计画像系统、开发周期、画像的应用方式等有宏观的初步的了解。

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